近期一篇综述文章关注循环深度Transformer（recurrent-depth transformers）的进展。这类架构在多个前向传递中重复使用相同的Transformer模块，从而在保持计算量不变的前提下显著降低参数存储开销。文章进一步探讨了...

DeepMind的研究团队近日在arXiv上发布了一项名为“弹性循环Transformer”的创新工作，为视觉生成模型领域带来了显著的效率突破。传统视觉生成模型通常依赖堆叠大量独立的Transformer层，导致参数量庞大。ELT的核心创新...